担当者 | 谷村 英洋教員紹介 | |
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単位・開講先 | 選択 2単位 [教育文化学科] | |
科目ナンバリング | STS-201 |
本科目では、教育・心理領域で行われる調査に必要な推測統計学の基礎的な知識と、データを表計算・統計ソフトウェアを使いつつまとめ分析する実践的技術を学ぶ。
具体的には①尺度と変数、度数分布の概念、②代表値や散布度、尖度・歪度等の概念と表計算ソフトウェアによるそれらの算出方法、③確率論の基礎およびサンプリングの理論、検定・推定の理論、④推測統計の概念と表計算・統計ソフトウェアによる算出方法を理解・習得し、実際のゲータを分析できることを目指す。
「1.授業の内容」で挙げた統計的知識と技術によって、アンケートのデータを分析し、まとめることにより、アンケートを実践的に実施・分析できるようになる。
授業時の課題50%、学期末に提出するレポート50%
種別 | 書名 | 著者・編者 | 発行所 |
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教科書 | |||
参考文献 | 『SPSSとAmosによる心理・調査データ解析―因子分析・共分散構造分析まで 第2版』 | 小塩真司 | 東京図書 |
統計スキルは繰り返しが必要なので、練習問題をこなすこと
社会調査、心理調査など、データを用いた教育学演習や卒業研究を履修する学生に強く薦める。
回 | 授業内容 |
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第1回 | 教育・心理・社会調査と統計学 |
第2回 | 尺度と変数 |
第3回 | 度数分布とグラフ |
第4回 | 代表値と散布度 |
第5回 | 尖度・歪度、正規分布と標準偏差、偏差値 |
第6回 | 確率論の基礎およびサンプリングの理論 |
第7回 | 検定・推定の理論と応用、抽出法 |
第8回 | 相関係数と偏相関係数 |
第9回 | 独立性の検定、属性相関係数(クロス集計) |
第10回 | t検定、一元配置分散分析 |
第11回 | 二元配置分散分析 |
第12回 | 回帰分析 |
第13回 | 多変量解析の基礎 |
第14回 | 因子分析と重回帰分析 |
第15回 | まとめ |